| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 散列函数算法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 图像加解密算法 | 第12-13页 |
| 1.3 论文研究内容及取得成果 | 第13-14页 |
| 1.4 论文组织安排 | 第14-15页 |
| 第2章 密码学基础知识和混沌理论基础 | 第15-23页 |
| 2.1 密码学基础 | 第15-18页 |
| 2.1.1 术语 | 第15-17页 |
| 2.1.2 散列函数 | 第17-18页 |
| 2.2 混沌理论基础 | 第18-21页 |
| 2.2.1 混沌的定义和性质 | 第18-20页 |
| 2.2.2 奇怪吸引子 | 第20页 |
| 2.2.3 分岔理论 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 基于量子混沌映射的单向散列函数算法设计 | 第23-37页 |
| 3.1 混沌映射 | 第23-26页 |
| 3.1.1 量子Logistic映射及其性能分析 | 第23-26页 |
| 3.1.2 其他混沌映射 | 第26页 |
| 3.2 基于量子混沌映射的单向散列函数算法设计 | 第26-27页 |
| 3.3 实验仿真及安全性分析 | 第27-35页 |
| 3.3.1 散列函数的统计分布 | 第28页 |
| 3.3.2 明文敏感性分析 | 第28-29页 |
| 3.3.3 混乱和扩散特性的分析 | 第29-30页 |
| 3.3.4 碰撞分析 | 第30-32页 |
| 3.3.5 算法执行速度分析 | 第32-33页 |
| 3.3.6 安全性能的对比 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-37页 |
| 第4章 基于多层混沌神经网络与高维阿诺德映射的散列算法构造 | 第37-53页 |
| 4.1 混沌神经网络和阿诺德映射 | 第37-40页 |
| 4.1.1 混沌神经网络结构设计 | 第37-39页 |
| 4.1.2 高维阿诺德混沌映射及其性能分析 | 第39-40页 |
| 4.2 基于混沌神经网络和阿诺德混沌映射的散列方案 | 第40-42页 |
| 4.3 散列函数算法的性能分析 | 第42-51页 |
| 4.3.1 随机性测试 | 第42-43页 |
| 4.3.2 散列值对明文和密钥的敏感性分析 | 第43-45页 |
| 4.3.3 混乱和扩散的统计分析 | 第45-47页 |
| 4.3.4 抗碰撞性能测试 | 第47-48页 |
| 4.3.5 密钥的安全性分析 | 第48页 |
| 4.3.6 灵活性和运行速度分析 | 第48-49页 |
| 4.3.7 散列空间上的一致分布 | 第49页 |
| 4.3.8 与其他基于混沌的散列方案的比较 | 第49-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 基于带密钥的混沌散列函数的图像加解密方案 | 第53-73页 |
| 5.1 带密钥的混沌散列函数算法构造 | 第53-55页 |
| 5.1.1 Merkle-Damg?rd迭代结构 | 第53-54页 |
| 5.1.2 基于增强MD结构的带密钥混沌散列函数 | 第54-55页 |
| 5.2 基于散列函数的灰度图像加解密算法 | 第55-57页 |
| 5.2.1 图像加密算法 | 第55-56页 |
| 5.2.2 图像解密算法 | 第56-57页 |
| 5.3 加密算法的性能分析及比较 | 第57-71页 |
| 5.3.1 统计分析 | 第57-66页 |
| 5.3.2 密钥空间分析 | 第66页 |
| 5.3.3 信息熵分析 | 第66-67页 |
| 5.3.4 敏感性分析 | 第67-69页 |
| 5.3.5 雪崩准则的评判 | 第69-70页 |
| 5.3.6 加密速度分析 | 第70页 |
| 5.3.7 安全性能对比 | 第70-71页 |
| 5.4 本章小结 | 第71-73页 |
| 结论 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第81-83页 |
| 致谢 | 第83页 |